解锁拭子中的故事:一种新的两栖动物壶菌蛙壶菌基因分型检测方法数据集
该数据集来自 Dryad,与一项针对两栖动物壶菌 Batrachochytrium dendrobatidis(Bd)的新型基因分型检测研究相关

基本信息
资源简介
解锁拭子中的故事:一种新的两栖动物壶菌蛙壶菌基因分型检测方法数据集
Data from: Unlocking the story in the swab: A new genotyping assay for the amphibian chytrid fungus Batrachochytrium dendrobatidis
该数据集来自 Dryad,与一项针对两栖动物壶菌 Batrachochytrium dendrobatidis(Bd)的新型基因分型检测研究相关。研究背景是:纯培养 Bd 的基因组数据推动了对其系统发育、基因组结构和毒力机制的理解,但纯培养获取困难且全基因组测序较昂贵,导致自然系统中 Bd 遗传多样性所知有限。研究利用两栖动物皮肤拭子这一常见非侵入性采样方式,开发了基于 Fluidigm 的定制 Bd 基因分型检测。数据可用于支持 Bd 基因分型与遗传多样性分析(来源 DOI 解析,Creative Commons Zero v1.0 Universal 许可)。
【数据集背景】
源站首次发布:2017。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):最具破坏性的野生动物新发病原体之一是壶菌 Batrachochytrium dendrobatidis(Bd),它影响全球数百种两栖动物。来自纯 Bd 培养物的基因组数据推进了我们对 Bd 系统发育、基因组结构和毒力机制的理解。然而,纯培养物获取费力,且全基因组测序相对昂贵,因此只有相对较少的分离株得到了遗传特征描述。因此,我们对自然系统中 Bd 的遗传多样性仍知之甚少。从自然种群中采样 Bd 最常见的非侵入性方法是用拭子擦拭两栖动物皮肤。全世界已从两栖动物中采集了数十万份拭子,但通过拭子采集的 Bd DNA 往往质量低和/或数量少。在本研究中,我们使用 Fluidigm 开发了一种定制的 Bd 基因分型检测方法
【主题与分类】
主题标签:swab、microfluidic multiplex PCR、Batrachochytrium dendrobatidis、Disease Biology、genotype。本站分类:感染/真菌感染。
【获取与许可】
源站页面:https://datadryad.org/dataset/doi:10.5061/dryad.33st2
使用许可:Creative Commons Zero v1.0 Universal。
下载信息
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源站:https://doi.org/10.5061/dryad.33st2
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pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 272.1 KB。
数据说明
新出现的对野生动物最具毁灭性的病原体之一是壶菌真菌——蛙壶菌(Batrachochytrium dendrobatidis,Bd),它影响着全球数百种两栖动物。来自纯Bd培养物的基因组数据增进了我们对Bd系统发育、基因组结构及毒力机制的理解。然而,纯培养物获取费力,全基因组测序相对昂贵,因此遗传特征被描述的分离株相对较少。故此,我们对自然系统中Bd遗传多样性的了解仍然有限。从自然种群中采样Bd最常用的非侵入性方法是擦拭两栖动物皮肤。全球范围内已从两栖动物中采集了数十万份拭子,但通过拭子收集的Bd DNA往往质量低和/或数量少。在本研究中,我们利用Fluidigm Access Array平台开发了一种定制的Bd基因分型检测方法,用于扩增Bd基因组中精心挑选的192个区域。我们获得了来自纯Bd培养物和野外采集皮肤拭子的可靠序列数据。
这种新检测方法能够准确区分主要的蛙壶菌(Bd)支系,重现了先前利用全基因组数据揭示的基本树形拓扑结构。此外,我们为拭子样本设定了初始Bd载量的关键值(150个Bd基因组当量),超过此值时,我们的检测方法表现良好。通过利用微流控多重PCR技术的进步以及全球分布的两栖动物拭子样本资源,非侵入性皮肤拭子现在可用于解答关于Bd及其对衰退两栖动物种群影响的关键时空问题。
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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